1、拟合优度检验与变量的显著性检验（t检验）的区别

区别如下：

拟合优度检验是针对整个模型的，以模型y=10m+2n为例，拟合优度检验有真实值（或实验值）y与模型计算值y*（利用模型y=10m+2n，输入（m，n）得到模型计算值y*）的统计量R来估计整个模型与事实情况的贴合程度。

如果显著，就说明10，或者2，不为0，如果不显著就说明10或者2有可能为0，从而模型的一个变量可能有问题，比如10可能为0，那么m有可能可以从模型中去掉。

注意事项：

1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体； 2.随机样本 ；3.均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。

如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene\'s检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。

一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误。

2、拟合优度检验适用于

拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。

拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。

用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。

拟合优度检验分类为：

吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。

独立性检验：通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。

步骤：

（1）将观测值分为k组 ；

（2）计算n次观测值中每组的观测频数，记为Oi；

（3）根据变量的分布规律或概率运算法则，计算每组的理论频率为Pi；

（4）计算每组的理论频数Ti ；

（5）检验Oi与Ti的差异显著性，判断两者之间的不符合度。

a、零假设：H0：O-T=0；备择假设： O-T≠0（这里检验的不是参数，而是判断观测数是否符合理论分布）。

b、检验统计量：这里要求n充分的大，当n≥50时（最好≥100），所定义的检验统计量近似服从卡方分布，Ti=nPi不得小于5，若小于5，将尾区相邻的组合并，直到合并后的组的Ti≥5，合并后再计算卡方值。

3、什么是Anderson-Darling拟合优度检验

意思如下：

Anderson-Darling统计量测量一组数据服从特定分布情况如何。对于给定的数据和分布，如果你和的越好的话，该数值就会越小。使用给定的P值来检验数据是否来自给定的分布，如果P小于alpha (如, 0.05)，这时就拒绝原假设，数据不服从该分布。

Minitab计算Anderson-Darling统计量的值使用概率图的拟合线（基于选定分布和极大似然或最小二乘估计）与非参数方程的加权平方和值。

简介：

拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。

4、拟合优度检验适用于什么的分析

拟合优度检验适用于连续变量。

“拟合优度”含义：回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。

一、拟合优度由来：

1、英国统计学家F.Galton研究父亲身高和其成年儿子身高的关系时，从大量的样本观测值的散点图中，天才般地发现了一条贯穿其中的直线，这条直线能够描述父亲和成年儿子身高之间的关系。F.Galton把这种现象叫做“回归”，这条贯穿数据点的线称为“回归线”。

2、当然，F.Galton还发现，即便父亲身高都相同，他们的成年儿子身高也不尽相同。这就是说：成年儿子身高的差异会受到两个因素的影响：一个是他父亲身高的影响；另一个是其他随机因素的影响。

二、拟合优度的·认识

1、回归方程的拟合优度检验，本质上是一种描述性的刻画，不涉及到对解释变量和被解释变量的总体关系的推断。

2、那么，对于不同的模型，当然是拟合优度越大越好。但是，反过来问，拟合优度多少可以接受呢？这个不同学科往往有着不同的惯例和标准，有的说在社会学中差不多在0.3左右都很普遍的，也有的说动不动就高达0.9以上的拟合优度让人质疑；而且不同的样本观测值也会得出不同的值，以小编做过的回归分析拟合优度来看，同样的一个模型论文里能达到0.9，而自己才只能达到0.6。不过，总的来说，拟合优度如果超过0.5，那应该不必过于担心了，因为我们不能单纯以拟合优度作为判别模型好坏的标准，更应关注模型设定的合理性。

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